内容提要
AI行业对真实物理世界数据的需求不断增加，尤其是在训练具身智能和世界模型方面。出行平台如如祺出行通过数据采集车在提供出行服务的同时，收集高质量的交互数据，形成完整的因果链条。这些数据不仅支持AI模型的训练，还能实现商业化，推动行业发展，出行平台逐步转型为综合数据服务商，成为AI理解物理世界的重要数据来源。
关键要点
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AI行业对真实物理世界数据的需求不断增加，尤其是在训练具身智能和世界模型方面。
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出行平台如如祺出行通过数据采集车在提供出行服务的同时，收集高质量的交互数据，形成完整的因果链条。
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如祺出行的数据业务已成为公司增长最快的板块，显示出市场对高质量物理世界数据的需求正在快速释放。
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如祺数据的客户结构覆盖多个领域，包括智能驾驶、具身智能、大模型等，表明其数据服务具备跨行业解决实际需求的能力。
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出行平台的数据采集逻辑嵌入真实运营，能够记录完整的交互链条，生成高价值的物理世界数据。
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出行平台的“业务即采集”模式降低了数据采集的成本，具备明显的优势。
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未来，拥有深厚物理场景运营经验的企业，其核心资产可能是持续产生的高价值场景数据，这将重塑AI产业。
延伸问答
出行平台如何满足AI行业对物理世界数据的需求？
出行平台通过数据采集车在提供出行服务的同时，收集高质量的交互数据，形成完整的因果链条，满足AI对真实物理世界数据的需求。
如祺出行的数据业务有哪些特点？
如祺出行的数据业务覆盖标注数据、行为数据、合成数据及多模态训练数据集，形成从原始采集到加工交付的全链条服务。
为什么出行平台的数据采集模式具有优势？
出行平台采用“业务即采集”模式，利用网约车在提供服务的同时进行数据采集，降低了数据采集成本。
如祺出行的数据服务客户覆盖哪些领域？
如祺出行的数据服务客户包括智能驾驶、具身智能、大模型、消费电子和医疗等多个领域。
AI行业对物理世界数据的渴求源于什么？
AI行业对物理世界数据的渴求源于需要训练具身智能和世界模型，这些模型需要完整的交互数据以实现决策和反馈。
未来出行平台在AI产业中的角色将如何变化？
未来出行平台将不仅是出行服务商，还将成为AI理解物理世界的重要数据入口，推动AI产业的发展。
